Automação robótica de processos (RPA):da rotina à revolucionária

Ainda há muitas oportunidades para aproveitar quando se trata de tecnologia RPA.
A automação de processos robóticos, ou RPA, muitas vezes evoca imagens de robôs montando carros, ou mesmo droides sentados ao lado de Bob em Contas a Pagar. Mas, na realidade, o RPA é simplesmente um software que automatiza processos repetitivos, normalmente manuais, e os executa com precisão, eficiência e economia - tornando-o muito procurado no mundo dos negócios.

Dado que o mercado de RPA deve atingir US$ 7,1 bilhões até 2025, está claro que essa tecnologia está se tornando rapidamente uma ferramenta essencial para as empresas manterem o ritmo com os pares. A RPA é particularmente benéfica para empresas que processam grandes quantidades de dados estruturados, que são dados específicos armazenados em um formato predefinido, como em uma célula específica em uma planilha, um campo em um banco de dados ou uma entrada em um formulário online.

RPA nos negócios

Durante a pandemia, a RPA assumiu o centro do palco, pois as empresas buscavam maneiras de fornecer bens e serviços com contato humano reduzido. Muitas dessas empresas estão usando RPA agora para automatizar os processos da cadeia de suprimentos, como entrada de dados, sistemas de cobrança e suporte de serviço pós-venda. O RPA não apenas oferece grandes economias de custo e eficiência, mas também libera o tempo do funcionário para se concentrar em tarefas mais criativas.

Desde suas origens como uma ferramenta de software programada para trabalhar exclusivamente com dados estruturados e automatizar processos de negócios repetíveis, o RPA e sua definição evoluíram. A Deloitte descreveu recentemente o RPA como algo que “combina inteligência artificial – incluindo processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, autonomia e visão de máquina – com automação”.

RPA atende IA

Embora alguns discordem dessa definição, não há dúvida de que RPA e IA juntos são uma ferramenta poderosa. Usando aspectos da IA ​​como visão computacional, que pode “ler” imagens digitais e extrair dados de documentos, e processamento de linguagem natural e análise semântica, que são empregados para entender e interpretar texto em contexto, a automação de processos está dando um grande passo à frente. Essa combinação permite que os sistemas entendam dados estruturados e não estruturados e aprendam com bilhões de transações, pontos de dados e feedback do usuário.

Com o processamento de despesas e faturas, por exemplo, a automação inteligente pode não apenas extrair dados estruturados e previsíveis de formulários modelo, mas também ler texto de recibos, mesmo que pouco legíveis, e aplicar compreensão semântica às faturas. Alimentadas por IA, as ferramentas financeiras podem tomar decisões independentes, entendendo o que está sendo comprado, quem está comprando e como deve ser classificado e contabilizado.

Os sistemas de IA usam dados ingeridos para aprender e desenvolver uma compreensão mais ampla dos cenários de negócios, aprimorando ainda mais suas capacidades de tomada de decisão e preditivas. Quanto mais informações consumidas, mais inteligentes eles se tornam. Enquanto o RPA pode exigir intervenção humana se o sistema não reconhecer certos tipos de dados, a IA pode processar a situação usando o contexto, fornecendo uma decisão inteligente e informada. A RPA normalmente é limitada a tarefas baseadas em regras, enquanto a IA está equipada com ferramentas para entender as exceções às regras.

O que vem a seguir para RPA e IA?

Quando se trata de automação de negócios, RPA e IA agregam valor, mas existem cenários específicos em que cada tecnologia faz mais sentido. Por exemplo, muitos sistemas de gerenciamento de despesas aproveitam o RPA para extrair dados estruturados e previsíveis de formulários de despesas preenchidos por funcionários. Essa automação elimina mais envolvimento humano validando e posteriormente aprovando ou rejeitando relatórios.

No entanto, para empresas com muitos dados não estruturados, se o sistema não consegue processar os dados e precisa ser instruído sobre como classificá-los e processá-los, a intervenção humana ainda é necessária. Nesses casos, soluções baseadas em IA podem ser preferíveis, pois essas ferramentas podem ler facilmente dados não estruturados, como recibos manuscritos de táxis pretos ou termos de contratos.

Apesar dos benefícios comprovados do RPA e da IA, as operações contábeis e financeiras ainda estão atrasadas quando se trata de automação. Apenas 12% das empresas pesquisadas utilizam ferramentas de RPA, enquanto cerca de 11% estão aproveitando a IA. Como resultado, as empresas têm uma enorme oportunidade de melhorar o desempenho, a produtividade e a eficiência por meio da automação – algo que faz sentido comercial para todas as organizações.